Розроблення концепції автоматизованої системи прогнозування викидів дизелів тепловозів з урахуванням реальних умов експлуатації

Abstract

UA: У статті розглянуто проблему прогнозування викидів забруднюючих речовин дизелями тепловозів в експлуатаційних умовах. Проаналізовано нормативні та наукові підходи щодо оцінювання емісії. Запропоновано інтеграцію тягових розрахунків, паливно-енергетичних параметрів і емісійних характеристик дизеля. Визначено обмеження наявних методик і доцільність створення автоматизованої системи оперативного оцінювання екологічних показників локомотива під час експлуатації на маршрутах різної складності.

EN: The article deals with forecasting pollutant emissions from diesel locomotives under real operating conditions. The study is relevant due to stricter environmental requirements for railway transport, the need to improve ecological assessment of traction rolling stock, and the limitations of existing standardized and inventory-based approaches that do not fully reflect route-specific operating variability. Current regulatory, methodological, and scientific approaches to emission assessment are analyzed, including national standards, international engine emission measurement procedures, European environmental requirements, and recent studies on real-world locomotive emissions. It is shown that existing methods are mainly focused on bench testing, certification, or aggregate inventory calculations and therefore are not sufficiently suitable for operational prediction of emissions during train movement. Special attention is given to the influence of traction load, fuel consumption, transient engine operation, train mass, route profile, and speed conditions on emission formation. On this basis, the need to develop an automated system for forecasting operational emissions of diesel locomotives is substantiated. The proposed approach is based on integrating traction calculations, fuel and energy parameters, and diesel engine emission characteristics. This makes it possible to move from generalized estimates to routespecific prediction of environmental indicators for a particular locomotive under defined operating conditions. The practical significance of the study lies in the possibility of using these principles for environmental assessment of locomotive operation, comparison of operating modes, support of energy-efficient train control, and further development of digital decision-support tools for railway transport. The obtained results may also be used as a methodological basis for improving environmental monitoring procedures.